…

前情提要 11月末我司商品服务的MongoDB主库曾出现过严重抖动.频繁锁库等情况. 由于诸多业务存在插入MongoDB.然后立即查询等逻辑,因此项目并未开启读写分离. 最终定位问题是由于:服务器自身磁盘 + 大量慢查询导致 基于上述情况,运维同学后续着重增强了对MongoDB慢查询的监控和告警 幸运的一点:在出事故之前刚好完成了缓存过期时间的升级且过期时间为一个月,C端查询都落在缓存上,因此没有造成P0级事故,仅仅阻塞了部分B端逻辑 事故回放 我司的各种监控做的比较到位,当天突然收到了数据库服…

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang…

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955…

          索引这块从存储结构来分,有2大类,聚集索引和非聚集索引,而非聚集索引在堆表或者在聚集索引表都会对其 键值有所影响,这块可以详细查看本系列第二篇文章:SQL SERVER大话存储结构_(2)_非聚集索引如何查找到行记录.     非聚集索引内又分为多类:单列索引.复合索引.包含索引.过滤索引等.之前文章有具体分析过非聚集索引的存储情况,但是没有对复合索引及包含索引做过多说明,本文来讲讲这两个索引.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xi…

最新在做一个项目,由于查询字段较多,且查询较频繁,所以我做了一个复合索引,将所有需要查询的字段都做到索引里,做了一个名为s_1_m_1_c_1_v_1_year_1_month_1_week_1_day_1_hour_1_minute_1的索引. 我要查询的字段一般都是s,m,c,v这四个,一般是一起使用,这么久以来,也没碰到过什么问题,忽然间,我有一次在查询s,c这二个字段的时候,用了explain()查看效率,忽然间,看到了我在老版本中不可思异的东西,他居然使用了索引. 跳过了m这个字段,继…

关于MongoDB中索引文档的一个问题? - To illustrate index intersection, consider a collection orders that has the following indexes: { qty: 1 } { item: 1 } MongoDB can use the intersection of the two indexes to support the following query: db.orders.find( { item: "…

当我们的查询条件不只有一个时,就需要建立复合索引,比如插入一条{x:1,y:2,z:3}记录,按照我们之前建立的x为1的索引,可是使用x查询,现在想按照x与y的值查询,就需要创建如下的索引     创建复合索引 > db.test2.ensureIndex({x:1,y:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, , , } 查询索引 > db.test2.getIndexes() [ { , "key"…

一.引言     好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么东西.当我们要访问的数据量大了的时候,可以通过建立索引来提高查询速度.关系型数据库有"索引"的概念,我们的MongoDB数据库也有索引的概念,今天我就来抛砖引玉,简单的说一说MongoDB文档数据库中的"索引"的概念.二.简介     索引通常能够极大的提高查询的效率,…

1 mongoDB索引的管理 本节介绍mongoDB中的索引,熟悉mysql/sqlserver等关系型数据库的小伙伴应该都知道索引对优化数据查询的重要性.我们先简单了解一下索引:索引的本质就是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据(数据row或者document)的物理地址,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不再扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址(多数为B-tree查找),然后通过地址来访问相应的数据. 索引可以加快数据检…

首先说一下为什么要有索引,大家都知道mongdb是非关系型文档类型数据库,用过的人都有同一种感受,查询的效率太低,当你想提高查询效率的时候可以就需要使用索引了. 哈哈,本来想写一篇的,在网上看到了一篇很好的文章,直接转载了,有些内容后续会补充一些,转载link:http://www.mongoing.com/archives/2797 哇,后来发现作者好牛逼 张友东,阿里巴巴技术专家,主要关注分布式存储.Nosql数据库等技术领域,先后参与TFS(淘宝分布式文件系统).AliCloudDB fo…

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名…

MongoDB的索引: 1. _id索引 该索引是大多数集合默认创建的索引,也就是说用户每插入一个数据,MongoDB会自动生成一条唯一的_id字段. 2. 单键索引 单键索引是最普通的索引,它不会自动创建,需要手动创建. 例如:dm.bochao_collection.ensureIndex({name:"zhangsan"}) 创建了一个name=zhangsan的索引 > db.bochao_collection.ensureIndex({x:11}) { "cr…

地理位置索引支持是MongoDB的一大亮点,这也是全球最流行的LBS服务foursquare 选择MongoDB的原因之一.我们知道,通常的数据库索引结构是B+ Tree,如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式,下文将为你描述. 首先假设我们将需要索引的整个地图分成16×16的方格,如下图(左下角为坐标0,0 右上角为坐标16,16): 单纯的［x,y］的数据是无法建立索引的,所以MongoDB在建立索引的时候,会根据相应字段的坐标计算一个可以用来做索引的hash值,这个值叫做geohas…

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) …

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)…

转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼…

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot…

MongoDB的存储结构及对空间使用率的影响 使用MongoDB一段时间的同学肯定会发现,MongoDB往往会占用比实际数据大小多不少空间的问题.如果利用db.stats()命令去查看,会发现MongoDB会报告几种不同的空间大小信息,如dataSize, storageSize以及fileSize.这些大小到底指的是什么意思呢?让我们来通过了解MongoDB的存储机制来解析这几个数值的含义. 数据库文件类型 MongoDB的数据库文件主要有3种: journal 日志文件 namespace…

一.MongoDB的下载.安装与部署 二.MongoDB的基础知识简介 三.MongoDB的创建.更新和删除 四.MongoDB的查询 五.MongoDB的索引 1.简介 它就像是一本书的目录,如果没有它,我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果,即所说的全盘扫描: 而有了目录(索引)之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置,快速的获取我们想要的结果. 2.演示 第一步,向用户集合users中插入100W条数据 var insertUsers = function() { var star…

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql…

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询…

①复合索引 对多个字段创建索引被称为复合索引或者组合索引 ②创建组合索引 创建组合索引(以后台模式创建) db.user.ensureIndex({"username": 1, "age": 1}, {"background": true}) ③hint()强制使用索引查询 如果查询时发现没有使用到索引,可以使用hint函数强制使用索引查询 db.user.find().hint({"username": 1, "a…

原文链接:图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理 地理位置索引支持是MongoDB的一大亮点,这也是全球最流行的LBS服务foursquare 选择MongoDB的原因之一.我们知道,通常的数据库索引结构是B+ Tree,如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式,下文将为你描述. 首先假设我们将需要索引的整个地图分成16×16的方格,如下图(左下角为坐标0,0 右上角为坐标16,16): 单纯的［x,y］的数据是无法建立索引的,所以MongoDB在建立索引的时候,会根据相应字段的坐标计…

SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:  其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是…

有关普通索引和组合索引问题: 索引分单列索引和组合索引:单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引:组合索引,即一个索包含多个列.   MySQL索引类型包括:   (1)普通索引是最基本的索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式:   ◆创建索引   CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));   如果是 CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型…

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性…

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)…

索引是什么 mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引.可简单理解为排好序的快速查找数据结构.如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql. 索引分类 单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个. 唯一索引: 索引列的值必须唯一,但允许有空值 create unique index idx_XX on…

1:ensureIndex() 方法 MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引. 语法 ensureIndex()方法基本语法格式如下所示: }) 语法中 Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可.   对title列创建索引: db.col.ensureIndex({"title":}) 创建联合索引: db.col.ensureIndex({"title":,"descript…